Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Publik Menggunakan Data Media Sosial
(1) * Wawan Patriansyah Mail (Universitas Graha Nusantara, Indonesia)
(2) Rina Tiur Lona Mail (Universitas Graha Nusantara, Indonesia)
(3) Elfi Syahri Romadona Mail (Universitas Graha Nusantara, Indonesia)
*corresponding author

Abstract


Perkembangan media sosial telah menghasilkan data digital yang dapat dimanfaatkan untuk mengevaluasi respons masyarakat terhadap kebijakan pemerintah. Penelitian ini bertujuan menganalisis pemanfaatan analisis sentimen sebagai instrumen evaluasi respons publik terhadap kebijakan pemerintah di media sosial. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan dukungan data kualitatif. Data dikumpulkan melalui angket terhadap 42 responden, wawancara semi-terstruktur dengan 9 informan, dan observasi terhadap lima kebijakan pemerintah yang dipublikasikan melalui empat akun media sosial resmi pemerintah. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif, analisis interaktif, dan triangulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa responden memberikan persepsi positif terhadap pemanfaatan analisis sentimen dalam mendukung evaluasi kebijakan. Hasil wawancara dan observasi menunjukkan bahwa media sosial menyediakan informasi real-time mengenai opini masyarakat sehingga memudahkan pemerintah mengidentifikasi kecenderungan sentimen positif, negatif, dan netral terhadap kebijakan yang diterapkan. Penelitian menyimpulkan bahwa integrasi analisis sentimen dengan sistem informasi manajemen dan digital government dapat meningkatkan efektivitas evaluasi kebijakan, memperkuat komunikasi publik, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih responsif, transparan, dan berbasis bukti (evidence-based policy)

Keywords


Digital government; Policy evaluation; Public response; Sentiment analysis; Social media

   

DOI

https://doi.org/10.31604/jim.v10i3.2026.1742-1751 		      

Article metrics

10.31604/jim.v10i3.2026.1742-1751 Abstract views : 0 | PDF views : 0

   

Cite

How to cite item
   

Full Text

Download

References


Cambria, E., Poria, S., Hazarika, D., & Kwok, K. (2017). SenticNet 5: Discovering conceptual primitives for sentiment analysis by means of context embeddings. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1).

Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL-HLT), 4171–4186.

Dunn, W. N. (2018). Public policy analysis: An integrated approach (6th ed.). Routledge.

Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Baabdullah, A. M., Ribeiro-Navarrete, S., Giannakis, M., Al-Debei, M. M.,

Dennehy, D., Metri, B., Buhalis, D., Cheung, C. M. K., Conboy, K., Doyle, R., Dubey, R., Dutot, V., Felix, R., Goyal, D. P., Gustafsson, A., Hinsch, C., Jebabli, I., ... Wamba, S. F. (2023). So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642.

Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59–68.

Kapoor, K. K., Tamilmani, K., Rana, N. P., Patil, P., Dwivedi, Y. K., & Nerur, S. (2022). Advances in social media research: Past, present and future. Information Systems Frontiers, 24(3), 983–1003.

Koto, F., Rahimi, A., Lau, J. H., & Baldwin, T. (2020). IndoLEM and IndoBERT: Benchmark dataset and pre-trained language model for Indonesian NLP. Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020), 757–770.

Liu, B. (2012). Sentiment analysis and opinion mining. Morgan & Claypool Publishers.

Minaee, S., Kalchbrenner, N., Cambria, E., Chenaghlu, M., & Gao, J. (2021). Deep learning-based text classification: A comprehensive review. ACM Computing Surveys, 54(3), 1–40.

OECD. (2020). The OECD digital government policy framework: Six dimensions of a digital government. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/f64fed2a-en

Patriansyah, W., Harianja, N., & Lona, R. T. (2023). Implementasi sistem informasi manajemen dalam mendukung pelayanan administrasi pada Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 1 Kota Padangsidimpuan. Jurnal Riset Manajemen dan Ekonomi (JRIME), 1(1), 59–75.

Patriansyah, W., Juniasih, T. E., Lona, R. T., & Lubis, A. M. M. (2023). Analisis penerapan sistem informasi manajemen kepegawaian di Kantor Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kota Padangsidimpuan. Concept: Journal of Social Humanities and Education, 2(3), 145–157.

Patriansyah, W., & Marpaung, I. S. (2025). Pengaruh implementasi model transformasi digital dan smart governance terhadap efisiensi dan akuntabilitas keuangan pemerintah daerah di Tapanuli Selatan. SENTRI: Jurnal Riset Ilmiah, 4(9), 1862–1872. https://doi.org/10.55681/sentri.v4i9.4468


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

 
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.